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title: "クエリの書き換えと分解：複雑な質問を検索可能な単位に"
slug: "query-rewriting-decomposition"
language: "ja"
tags: ["질의 분해","sag 기술","아키텍처","검색 ai 연구"]
created: "2026-09-09T00:00:00.000Z"
published: "2026-10-08T09:59:23.455Z"
updated: "2026-10-08T09:59:27.367Z"
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# クエリの書き換えと分解：複雑な質問を検索可能な単位に

## 一文で定義すると

**クエリ分解**とは、複合的な質問の対象・条件・下位問題を切り分け、複数の検索へと展開するプロセスです。

> 要点：「セキュリティが確保され、低コストで、既存システムと連携できるか」という質問では、一度の検索で十分な根拠を見つけるのは難しいでしょう。条件ごとに根拠が異なる可能性があります。

## なぜこの技術が必要なのか？

「セキュリティが確保され、低コストで、既存システムと連携できるか」という質問では、一度の検索で十分な根拠を見つけるのは難しいでしょう。条件ごとに根拠が異なる可能性があります。

## 仕組み

エンティティと制約を保持したまま下位の質問を作成し、それぞれの結果を元の質問の下に結び付けます。書き換えによって意味が変わっていないかも確認します。

設計では、正確性だけを見ればよいわけではありません。遅延時間、コスト、データ境界、更新頻度、失敗時の動作も併せて定義することで、運用時に再現可能な結果が得られます。自動化で確信が持てない値は、0や成功に置き換えず、未測定または要確認の状態にしておくのが安全です。

## SAGの技術とのつながり

SAGのGoalと質問snapshotは、元の質問を保持し、下位検索と根拠を同じprovenanceのもとで結び付けるための基準点になります。

## 実務チェックリスト

- 固有名詞と数値条件を保持する
- 下位の質問ごとに根拠が十分かどうかを示す
- 書き換え前後の意味の差を監査できるよう記録する
- 失敗・結果なし・権限エラーの状態を成功と区別する
- 変更の前後を同じ条件で再検証する

## 研究と公式ドキュメント

- [Google AI 検索機能の公式ガイド](https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features)
- [RAGの原論文](https://arxiv.org/abs/2005.11401)

参考文書は、原理と推奨事項の根拠となるものです。検索での表示、AIによる言及、順位や売上を保証するものではありません。実際の適用効果は、サービスのデータと同一条件での観測によって確認する必要があります。

## 選択基準と具体的な適用例

「20万ウォン以下、バッテリー駆動時間が10時間以上、ビデオ会議に適した製品」は、価格・使用時間・マイクの条件に分けて検索できます。書き換えの際に価格の上限を落とせば、元の質問に答えたことにはなりません。元の質問と下位の質問の制約関係を併せて保存する必要があります。

## SAGでの適用範囲

この記事では、検索AIの研究原理と拡張設計を扱います。SAGのページ収集・根拠記録・レポート検証の構造と関連付けてお読みください。ただし、論文の検索アルゴリズムがすべて運用パイプラインに搭載されているという意味ではありません。適用の有無は、検索モジュール、評価データ、実行記録で確認します。


## この技術についてさらに読む

RAG・GraphRAG・Self-RAGの論文と適用条件を比較します。

- [検索AIの拡張原理](/ko/blog?tag=%EA%B2%80%EC%83%89%20AI%20%EC%97%B0%EA%B5%AC)
- [機能案内FAQ](/ja/faq)